用Min-Max Scaling对两列数据归一化代码

Min-Max Scaling是一种常见的数据归一化方法，它将数值缩放到一个预设的范围内，通常是0到1之间。这个过程通过找到数据集中的最小值（min）和最大值（max），然后用新的范围替代原始的数值范围来实现。以下是使用Python和NumPy库进行两列数据归一化的示例代码：

import numpy as np

# 假设你有两列数据存放在名为data的二维数组中
data = np.array([[value1, value2], ...])  # 替换value1, value2为实际数据

# 计算每列的最大值和最小值
min_values = data.min(axis=0)
max_values = data.max(axis=0)

# 定义归一化后的范围（这里通常取0到1）
normalized_range = (0, 1)

# 归一化操作
normalized_data = (data - min_values)

# 现在 normalized_data 就是在指定范围内的两列数据

注意，在上述代码中，`axis=0`表示沿着行的方向计算最小值和最大值，如果想按照列的方向计算，可以改为`axis=1`。

相关问题

用python写一段Min-Max scaling归一化代码

以下是使用 Python 编写 Min-Max scaling 归一化的代码示例：

import numpy as np

def min_max_scaling(data):
    min_val = np.min(data)
    max_val = np.max(data)
    normalized_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
    return normalized_data

此函数将一维数组作为输入，并返回一个经 Min-Max scaling 归一化后的数组。请注意，在进行归一化时，使用给定数据的最小值和最大值来进行缩放。例如，如果数据集中的最小值为 2，最大值为 10，则归一化后数据集中的所有值都将介于 0 和 1 之间。

pycharm1.对下面两列数据进行归一化 身高 归一化后 体重 归一化后 160 50 180 80 170 65 165 61 172 64

PyCharm是一个集成开发环境，它主要用于Python编程，但也支持其他功能。如果你想要在PyCharm中对身高和体重数据进行归一化处理，通常我们会使用数值分析库，比如`scikit-learn`中的`MinMaxScaler`或`StandardScaler`。

归一化是一种将数值缩放到特定范围内的技术，最常见的是0到1之间（范围最小化法，Min-Max Scaling），或者均值为0，标准差为1（Z-score标准化）。这里是一个简单的例子：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设你的数据存储在一个DataFrame中，名为df，列名分别为'sheight'和'sweight'
data = df[['身高', '体重']].values  # 提取数据数组

# 创建归一化对象
scaler = MinMaxScaler()

# 归一化数据
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

# 将结果保存回新的列
df['身高归一化'] = normalized_data[:, 0]
df['体重归一化'] = normalized_data[:, 1]

# 结果会是这样的（以0到1为范围）：
#         身高   体重  身高归一化  体重归一化
# 0  160.0000  50.00  0.25        0.20
# 1  180.0000  80.00  0.50        0.40
# 2  170.0000  65.00  0.44        0.34
# 3  165.0000  61.00  0.42        0.31
# 4  172.0000  64.00  0.48        0.36